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随着大数据时代的到来，数据仓库与数据挖掘成为了企业信息化的两大核心技术，数据仓库作为数据存储和管理的核心平台，为数据挖掘提供了丰富的数据资源；而数据挖掘则通过对数据的深入分析和挖掘，为企业提供决策支持，本文将探讨数据仓库与数据挖掘的关系，分析二者如何相互促进，共同推动企业信息化发展。
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数据仓库与数据挖掘的定义
1、数据仓库
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持数据查询和分析的数据库集合，它能够存储大量的历史数据，支持多维度、多粒度的数据查询和分析，为数据挖掘提供基础。
2、数据挖掘
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有价值的信息和知识的过程，数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、预测分析等。
数据仓库与数据挖掘的关系
1、数据仓库为数据挖掘提供基础
数据仓库是数据挖掘的基础，为数据挖掘提供了丰富的数据资源，以下是数据仓库为数据挖掘提供的几个方面：
（1）数据集成：数据仓库将来自不同源、不同格式的数据集成在一起，为数据挖掘提供了统一的数据视图。
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（2）数据质量：数据仓库通过数据清洗、数据转换等手段，提高了数据质量，保证了数据挖掘的准确性。
（3）数据粒度：数据仓库支持多维度、多粒度的数据查询和分析，为数据挖掘提供了丰富的数据粒度。
2、数据挖掘为数据仓库提供价值
数据挖掘通过对数据的深入分析和挖掘，为数据仓库提供了价值，以下是数据挖掘为数据仓库提供的几个方面：
（1）发现数据价值：数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的价值，从而提高数据仓库的利用率。
（2）优化数据模型：数据挖掘可以帮助企业优化数据仓库的数据模型，提高数据仓库的性能。
（3）辅助决策：数据挖掘可以为企业提供决策支持，帮助企业在市场竞争中取得优势。
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3、数据仓库与数据挖掘的相互促进
数据仓库与数据挖掘相互促进，共同推动企业信息化发展，以下是二者相互促进的几个方面：
（1）数据仓库为数据挖掘提供基础，数据挖掘为数据仓库提供价值，二者相互依存。
（2）数据仓库和数据挖掘技术的发展，推动企业信息化水平的提升。
（3）数据仓库与数据挖掘的结合，为企业提供了全面、深入的数据分析和挖掘能力。
数据仓库与数据挖掘是相互依存、相互促进的关系，数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，而数据挖掘则为企业提供了决策支持，随着大数据时代的到来，数据仓库与数据挖掘的结合将更加紧密，共同推动企业信息化发展，企业应重视数据仓库与数据挖掘的结合，充分发挥二者的优势，实现数据价值最大化。
标签： #数据仓库与数据挖掘的关系
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